Google Research、
スマートウォッチによる歩行解析技術を開発

Google Research、スマートウォッチのセンサーデータから歩行速度や歩幅等の指標を高精度に推定する深層学習モデルを開発。手首で計測した IMU 信号と身長データを組み合わせる多出力 TCN アーキテクチャを採用、スマートフォンを用いた既存手法に匹敵する精度を達成。246 名を対象とした臨床検証により、歩行速度やスイング時間といった広範な指標において高い相関性と信頼性を実証した。

高価な実験室設備を要した歩行解析が、日常的なデバイスで継続可能となる。推定精度は臨床的に有意な変化を検出できる水準に達しており、転倒リスクの早期発見や神経疾患の進行監視、個別化されたリハビリ計画への応用が期待される。